柯南君:看大数据时代下的IT架构(6)消息队列之RabbitMQ--案例(Publish/Subscribe起航)...

本文深入探讨了在大数据时代下,如何利用消息队列进行高效的任务调度与日志记录。通过构建工作队列和采用公布/订阅模式,实现任务的灵活分发与接收。同时,引入fanout交换机,展示如何广播消息至多个消费者,构建高效日志系统。

一、回想


  
让我们回想一下,在上几章里都讲了什么?总结例如以下:

二、Publish/Subscribe(公布/订阅)(using the Java Client)

	在前面的教程中,我们创建了一个work Queue(工作队列)

工作队列背后的如果是每一个任务是交付给一个工作者(worker) 也就是均匀分给每一个消费者。在本部分,我们将做一些全然不同的事情,我们将提供一个消息到多个消费者。

这样的模式被称为“公布/订阅”。

	为了说明这个模式,我们将构建一个简单的日志系统。它将包含两个项目:

  
  1. 第一个将发出日志消息
  2. 第二个将接收并打印它们。
	在我们的日志系统,每执行一次,接收器项目将得到消息的副本。这样我们能够执行一个接收机而且能够直接记录到磁盘,同一时候我们能够执行还有一个接收器,看到屏幕上的日志。

注:从本质上讲,发表日志消息广播给全部的接收者。
	以下让我们脑中带几个问题,让我们一步一步去解决:

  
  • 假设我把消息分配给全部的消费者,我们将怎么做呢?

三、Exchanges(交换机)

在前部分的教程中,我们从一个队列发送和接收消息。如今是时候让Rabbit推出完整的消息模型。

让我们高速复习我们前面的教程::
  • 生产者是一个用户发送消息的应用程序。
  • 一个队列是存储消息的缓冲区。

  • 消费者是一个用户应用程序接收消息。


RabbitMQ的消息模型的核心思想是,生产者从未直接向队列发送不论什么消息。

实际上,常常生产者甚至不知道消息是否会被运送到不论什么队列。
相反,生产者仅仅能发送Exchanges(消息交换区)。交换是一个很easy的事情。一方面它从生产者那收到消息并推他们到还有一边队列。交换区必须知道怎样处理它收到一条消息:

  1. 它应该被加到一个特定的队列吗?

  2. 它应该被加到多队列?
  3. 或者它应该丢弃吗?
交换的规则定义的类型。

如上图所看到的:X表示Exchange(交换机);
有一些可用的交换类型directtopicheaders and fanout我们将专注于最后一个——fanout。

让我们创建一个这样的类型的交换,称之为日志:

channel.exchangeDeclare("logs", "fanout");
fanout交换很easy。你大概能够猜到的名字,仅仅是广播全部的消息接收队列它知道。

而这正是我们须要为我们的记录器。

问题:
exchange list 列出全部 (交换机)列表
$ sudo rabbitmqctl list_exchanges
Listing exchanges ...
        direct
amq.direct      direct
amq.fanout      fanout
amq.headers     headers
amq.match       headers
amq.rabbitmq.log        topic
amq.rabbitmq.trace      topic
amq.topic       topic
logs    fanout
...done.
在此列表中有一些amq* 交换器 与默认(匿名)交换。

这些都是默认创建的,但可能你不须要使用它们。

② 缺省名字的 exchange(交换机)
在前部分的教程中我们对exchange 一无所知,,但仍然可以将消息发送到队列。这是可能的,由于我们是使用一个 默认的交换,我们确定的空字符串(" ")
记得之前我们公布一个消息:
    channel.basicPublish("", "hello", null, message.getBytes());
第一个參数是该交换区的名称。空字符串表示默认或无名的交换。:假设routingKey存在的话。消息路由到指定的队列的名称。
如今,我们能够公布我们的交换器:
    channel.basicPublish( "logs", "", null, message.getBytes());

四、Temporary queues(暂时队列)

	你可能记得曾经我们使用的队列都是指定名称的(还记得hello和task_queue吗?)。对我们来说命名一个队列是至关重要的,
	当你想在生产者和消费者中分享队列的时候,给一个队列的名称是必须的。	

    

    
    可是那些都不是日志记录系统所须要的。我们希望可以获得全部的日志信息,而不仅仅是当中的一部分。并且我们仅仅对当前正在传递的信息感兴趣,
    对旧的日志信息不感兴趣,要解决这些问题,我们须要分两个步骤:
  • 首先当我们链接到RabbitMQserver的时候,须要一个新的、空的队列,为了做到这点。能够创建一个随机名的队列。
或者更好的方法就是让server选择一个随机的队列名。
  • 其次,当断开与队列的连接时。消费者应该被自己主动删除掉
在Javaclient,我们通过一个无參数的queueDeclare()方法为我们创建一个非持久的、唯一的、能自己主动删除的队列与队列名称
 String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
在这点上。queueName包括了一个随机队列名称。

比如它可能看起来像amq.gen-JzTY20BRgKO-HjmUJj0wLg。

五、Bindings(绑定)

我们已经创建了一个fanout exchange和一个队列。如今我们须要告诉exchange去发送消息到队列中,exchange和队列之间的关系被称为一个绑定(binding)

	channel.queueBind(queueName, "logs", "");
注意: 从如今開始我们从logs exchange将被加入消息到队列中,使用rabbitmqctl list_bingdins能列出全部的绑定。

六、Putting it all together(公布者/订阅者 实现)

生产者代码和之前的发送消息的代码并没有太大的差别,最重要的变化是,我们如今要将公布的消息传递给logs exchange来取代无名的exchange(之前的是"")
在发送消息时须要提供一个routingKey。它对于fanout exchange是很重要的,不能被忽视的,这里的EmitLog.java代码例如以下
</pre><pre name="code" class="java">import java.io.IOException;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;

public class EmitLog {

    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] argv)
                  throws java.io.IOException {

        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");

        String message = getMessage(argv);

        channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes());
        System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");

        channel.close();
        connection.close();
    }
    //...
}

接收端:
import java.io.IOException;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;

public class ReceiveLogs {

    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] argv)
                  throws java.io.IOException,
                  java.lang.InterruptedException {

        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");

        System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");

        QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
        channel.basicConsume(queueName, true, consumer);

        while (true) {
            QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
            String message = new String(delivery.getBody());

            System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
        }
    }
}


像曾经一样,我们開始做编译
$ javac -cp rabbitmq-client.jar EmitLog.java ReceiveLogs.java
假设你想将日志保存到一个文件,打开一个控制台并执行
$ java -cp .:commons-io-1.2.jar:commons-cli-1.1.jar:rabbitmq-client.jar ReceiveLogs > logs_from_rabbit.log
假设你想看到日志在你的屏幕上,产生一个新的终端并执行:
$ java -cp .:commons-io-1.2.jar:commons-cli-1.1.jar:rabbitmq-client.jar ReceiveLogs
公布日志类型:
$ java -cp .:commons-io-1.2.jar:commons-cli-1.1.jar:rabbitmq-client.jar EmitLog
使用rabbitmqctl list_bindings实际上您能够验证绑定和队列的代码是否是我们想要的? 有两个ReceiveLogs。
$ sudo rabbitmqctl list_bindings
Listing bindings ...
logs    exchange        amq.gen-JzTY20BRgKO-HjmUJj0wLg  queue           []
logs    exchange        amq.gen-vso0PVvyiRIL2WoV3i48Yg  queue           []
...done.



转载于:https://www.cnblogs.com/gcczhongduan/p/5139985.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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